🍄 AIがデータを読み書きするMCPで個人ニュースレターが大手メディアを凌駕する
「みんなのニュースレターMCP」をリリースした。
サブスタックは全世界で500万件の有料購読を抱える英語圏のニュースレタープラットフォーム。それでもMCPを公式サポートしていない。日本のnoteにもない。メルマガプラットフォームのほぼ全てが、AIとの直接連携を避けている。
それでもMCPを公式リリースした。「みんなのニュースレターMCP」は日本のニュースレタープラットフォームで初の公式MCPだ。
なぜ他が出さないのか。なぜ「みんなのニュースレター」は出したのか。そしてこれがあなたのニュースレターにどう影響するのか。それを解説した。
ただし、これには順番がある。その順番を間違えると、どれだけ強力なAIツールを使っても結果は出ないので、気をつけて欲しい。
👯 もくじ
- 👰♀️ 写真日記：スペイン バレンシア
- 🐑 ほぼ全てのプラットフォームがMCPを出さない危険な理由
- ⌚ MCPとは何か、30秒で理解する
- 🧀 MCPの設定より先にやるべきことがある
- 🤺 購読者数が少ないのにいいニュースレターなんて存在しない
- 🦕 たったひとりの購読者だって獲得するのは難しい
- 🍎 みんなのニュースレターMCPの設定方法
- 🦧 みんなのニュースレターMCPのツール
- 🚚 AIにコンテンツを診断させるとどうなるか
- 🏉 AIの提案なら受け入れられるかも、という仮説
- 🧞♀️ MCPを使ったコンテンツ制作
- 🛝 多チャンネル展開は次回以降に
- 🚀 AIを使えばひとりでも巨大メディアに対峙できる時代
👰♀️ 写真日記：スペイン バレンシア
たまたま結婚式しているところを通りかかった。どこの国でも結婚式っていいよね。
🐑 ほぼ全てのプラットフォームがMCPを出さない危険な理由
サブスタックも日本のnoteもメルマガプラットフォームのほぼ全てが、公式MCPを提供していない。唯一対応しているのが英語圏で急成長しているbeehiivだけ。それ以外に世の中に存在するコンテンツプラットフォームのMCPはほぼ全てが開発者が独自に制作した非公式のもの。
もちろんMCP自体が悪いわけではない。GoogleドキュメントやGitHubなど、他の用途ではかなり使われているのがMCP。ただコンテンツプラットフォームでは同じようにはなっていない。
プラットフォームが公式MCPを出さない理由は単純で、危険過ぎるから。AIが直接データにアクセスし、コンテンツを読み書きできるようになれば、制御できない使われ方をするリスクがある。
スパム生成、データの大量取得、プラットフォームの意図しない使い方。そのリスクをビジネス上の判断として回避するのは賢明とも言える。
私が出した理由はその逆にある。リスクにビビって動かないと大切な機会を取り逃がす。おかしな動きを検知する仕組みは入れてある。悪意ある使い方をするアカウントはBANする。そんなリスクを管理してでも配信者さんたちがAIの力でニュースレターを伸ばす方に賭けたかった。
このままでは誰も変わらない、という危機感が強い。私は「みんなのニュースレター」の管理者として常々もっとクリエイターに変化して欲しいと望んでいる。そうならば管理者自身もプラットフォームもリスクを取って変わらなければならない。
自分は安全圏に居てなにもしないのに他人に「変われ！」なんて言っても誰にも相手にされない。「人に『変わりましょう』なんて偉そうに言ってるヒマがあるなら、お前自身が先に変われよ！」となるに決まってる。
⌚ MCPとは何か、30秒で理解する
MCPはModel Context Protocolのこと。AIツールが外部サービスのデータに直接アクセスするための標準プロトコル。ClaudeのAnthropic社がオープンソースで公開し、現在はGoogleやMicrosoftを含む主要AI開発企業が採用している。
要するにAIがあなたのニュースレターのデータを直接読んで、分析して、必要ならコンテンツを書いて保存する。これだけ。
これまでは、CSVをエクスポートして、コンテンツをマークダウン形式でダウンロードして、それをAIに貼り付けて分析させる、という手順が必要だった。MCPはそのプロセスを丸ごと消し去る。ClaudeにしろGeminiにしろ、あなたが使っているAIツールが「みんなのニュースレター」のデータベースに直接つながり、最新データを参照しながら動いてくれるのだ。
🧀 MCPの設定より先にやるべきことがある
もしあなたがニュースレターを配信しているのならMCPの設定の前に自問自答して欲しい。
あなたは膨大な数字を元にAIが分析してきた結果を論理的に受け入れる覚悟ができているか、と。
「そんな基本的なことを何をいまさら」と思われたかもしれない。しかしこの基本は当たり前すぎるがゆえにわりと見落とされがち。
そもそもダメなクリエイターほど頑固で、いつまでも変わらない。
ネット上には膨大な数のくだらないコンテンツがあふれている。あなたも「あーアレとかのことな」と思い当たるのがいくつかあると思う。そんなコンテンツを作り続ける人って自分のコンテンツがちっともウケていないことに気が付かないのか？気付かないフリをしているのか？
気持ちはわかる。コンテンツは自分の考えを反映している。それを数字で「お前は面白くない」と突きつけられたら、どうしても抵抗したくなる。「数字だけで俺様のコンテンツの面白さは測れない！」と考えているのかも。
ちなみに「数字で面白さは測れない」はとても便利な言葉だ。ダメなクリエイターを癒してくれる。過酷な現実から目を遠ざけ「あなたはそのままでいいのよ」と優しく接してくれる。そうしてプライドを保ってくれるのだ。
ただ、そんな発想では購読者は増えないし、コンテンツが成長することもない。クリエイターが「そのままでいい」と思ってんだから、そこで止まる。
はっきり言って私はそういう「数字で面白さは測れない」みたいな聞き心地がいいだけで、クリエイターに何ももたらさない言い方が大嫌いだ。有害でしかない。自分でも少しでもそんな考えが頭をよぎったら「ダメだ！まだまだ私のコンテンツは面白くない！数字を見ろ！」と言い聞かせるようにしている。
私のメッセージは「数字にこだわって分析してコンテンツを改善しましょう」だ。このメッセージはある種の人たちには嫌われる。しかしそれも仕方がない。嫌われても、それがクリエイターに本当に必要な考え方だと信じているから言い続けるつもりだ。
MCPとは正に数字に向き合うためのツール。数字に向き合う気持ちがある人にとっては強力なツールになるだろう。
数字に向き合う気持ちがある人にとっては、だ。
🤺 購読者数が少ないのにいいニュースレターなんて存在しない
これははっきり言っておく。
私は英語でも日本語でも、膨大な量のニュースレターを読んできた。おそらく日本でもトップクラスの量を読んできた自覚がある。その上で断言できることがある。「購読者数が少ないけれどクオリティが高いニュースレター」は存在しない。一度も見たことがない。
ニュースレターはニッチを狙うメディア。万人にウケる必要はない。だが、たとえどれだけニッチを狙っていても、そのニッチの中で価値を提供できているニュースレターは必ず数字が出ている。
購読者が極端に少ないニュースレターとは「どこの誰にもどの層にもウケていないし、無料でも読まれないこと」の証明なのだ。
ダメなコンテンツはクリエイターの自己満足で終わっている。ひょっとして「俺様のコンテンツってサイコーだぜー！」と思っているのかもしれないが、そう考えているのは世界でたったひとりそれ作ったクリエイターだけ。
そして、自己満コンテンツは数字が悪いのに変わらない。
それはクリエイター自身が「自分のアイデアは誰にもウケていない」という事実に向き合うのがどれほど困難か、を物語っている。私はもちろんプラットフォーム管理者として、ウケてないニュースレターがあればなんとかしたい。ただ、この領域には手が付けられない。
自身で変わるつもりがない人は、誰がなんと言っても変わらないからだ。
🦕 たったひとりの購読者だって獲得するのは難しい
「購読者数が多いからっていいニュースレターとは限らない」という言説を口にする配信者は、一度も本気で購読者を増やそうとした経験がないのだろう。
ひとりの購読者だって獲得するのは極めて難しい。１円の売り上げだって難しい。この難しさを本当に知っている人なら、そんな言葉は出てこない。ひとりひとりの購読者を確保して、数字を積み上げるためにどれほどのモノが必要なのか、を身を削って体感しているからだ。
その難しさを知っていれば世にあるウケているニュースレターを「いいニュースレターとは限らない」なんて軽く言えるわけがない。ウケているニュースレターの配信者はトコトンまで真剣に数字に向き合っている。だからこそ数字がついてくる。
もしあなたがMCPを使ったらAIはあなたに厳しい指摘もしてくるだろうし、変化を要求されるだろう。もしその提案内容が納得できたら変わって欲しい。そして数字がガンガン上がっていくことを体感して欲しい。
いいニュースレターは必ず購読者が多い。必ず、だ。
ひとつの成功体験は１００万の理屈よりも効果がある。そう願ってMCPをリリースした。
🍎 みんなのニュースレターMCPの設定方法
設定は3ステップで終わる。
１ ワークスペースの設定を開く
ワークスペースにログインし、「データ解析」→「MCP設定」を開く。
有効期限を選択し、「トークンを作成」ボタンをクリックします。
Claude Desktopの例
設定ファイルの場所: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json（Mac）
{
"mcpServers" {
"m-newsletter" {
"command" "npx",
"args" [
"-y",
"mcp-remote",
"https://mcp.m-newsletter.com/",
"--header",
"Authorization: Bearer <token>"
]
}
}
}
<token> の部分を作成したトークンに置き換える。設定後、Claude Desktopを再起動する。
Setting > Connections > Customize で以下のように出ていればOk。
他のAIツールの接続に関しても基本はほぼ同じ。詳しくは以下のドキュメントにて。
|
AI分析で改善する運営法 | みんなのニュースレター
改善施策が当てずっぽうになっていませんか？AIと行動データで開封率/継続率を可視化・最適化。無料機能でPDCA高速化。今すぐ効果測定。
m-newsletter.com
|
とにかく一度設定してしまえば、あとはAIに話しかけるだけでニュースレターのあらゆるデータにアクセスできるようになる。
🦧 みんなのニュースレターMCPのツール
「みんなのニュースレターMCP」でAIが使えるツールは大きく３種類ある。
- コンテンツ分析
- コンテンツ制作
- 多チャンネル展開
まず第一にコンテンツ分析がある。ここが全ての基礎になる。
コンテンツに価値が無ければ、なにをやってもスベる。ニュースレターのテーマがスベっていたら、多チャンネル展開しても無視されてるだけ。
だからここでコンテンツを数字からしっかり分析して何がウケているのか、方向転換するならどうすればいいのか、をしっかり見極める。
第二にコンテンツ制作。分析した結果を元にコンテンツを手直しする。「みんなのニュースレターMCP」はあなたのニュースレター記事を更新したり、新規に作ったりする権限はある。しかし配信権限はつけていない。どんなにコンテンツの編集をAIを使ってやったとしても最後の配信ボタンを押す作業はあなたがやるべきだ。配信ボタンだけでなく、下書きに入ったAI生成のコンテンツを必ず見返してちゃんと編集しなければならない。
第三が多チャンネル展開。ウケているコンテンツを元にそれをX、Threads、サブスタック、noteなどに展開すること。AIを使えば単純な要約やまとめを超えて、そのプラットフォームに合わせて展開することがボタン１発で可能になる。
🚚 AIにコンテンツを診断させるとどうなるか
MCPの設定が完了したらシンプルな質問でもかなり詳細にAIが分析してくれる。例えばこんなのでも
m-newsletter mcpを使ってこれから何をすればニュースレターが人気になるのか教えてください
結果はこんなの。
この後もずっと分析は続く。
ここからさらにAIとの会話を続けてもいいが、より深い分析をするのなら、ツールや内容をもっと指定した方がいい。例えばこんなの
m-newsletter mcp を使ってください。過去90日の get_acquisition_analytics で流入チャネル別の view→subscribe_complete 転換率を比較し、最も機会損失が大きいチャネルを特定してください。次に get_subscriber_analytics でチャーン率と成長トレンドを確認し、純増を阻害している要因が『獲得不足』か『離脱過多』か判定してください。最後に get_newsletter_overview で paid/free 構成と email_open_rate を確認し、今週優先する改善施策を3つ、効果見込みとあわせて提案してください。
結果がこれ。
この後も詳細な分析と次のアクションプランが組まれていて「おおお！！」となった。
きっと今このスクリーンショットを見ても「ふーん」ぐらいだと思う。なぜならこれは私のニュースレターの分析結果だからだ。これをあなたのニュースレターのデータを読み込ませて、ぜひAIに分析させてみて欲しい。自分のニュースレターになると衝撃が違う。だいたいここまで深くデータを分析してくれる人ってAIだけだと思う。
ただそんなすごい分析と提案をどう扱うのかはあなた次第。がんばってー
🏉 AIの提案なら受け入れられるかも、という仮説
もし私が「あなたのニュースレターは面白くないので変えた方がいい」なんて失礼なメールを送ったとしたら、キレるか、退会するだろう。私は配信者さんにそんな連絡をしたことは１度もない。
正直にいってニュースレターについてはかなり研究しているので初回配信の時点で「これはスベるな」と分かってしまうことも多々ある。でも言えなかった。
だいたい「みんなのニュースレター」には詳しい解析データがあるし、購読者数の推移はスグに分かる。購読者数が増えていないことは自明だ。「変えなくてはいけない」と気がついているのに、なぜか変化を拒んでいた。理由は人それぞれ。
そこでAIが数字を元に変化を促した場合、人は意外と受け入れられるのでは、と期待している。「開封率が２３%で、類似ジャンルの平均に対して明らかに低い水準です。件名のスタイルを変更しましょう」とAIに言われると、素直に受け取れるのでは、と。
根拠のあるデータが人を変える。AIが介在することで、人間では言えなかったことが届く。これこそがMCPの効力だと思っている。
🧞♀️ MCPを使ったコンテンツ制作
みんなのニュースレターMCPにはあなたのニュースレター記事の新規作成、編集、削除の権限が渡してある。
AIを活用してニュースレター記事のリサーチや編集をやっていたなら、結局最後はマークダウン形式で出力していたと思う。出力したマークダウンを「みんなのニュースレター」のエディタで読み込んでいたはず。私もそうしていた。
しかしMCPがあれば直接、記事が完成する。もうマークダウンすら必要ない。ただ最後にAIにこう言えばいいだけ
これまでの結果を私のニュースレター記事の下書きで保存してくださいMCPに配信権限はないので、下書きを確認した後に配信作業はやってください。
ただこれだけがMCPの目的ではない。もっとAIを使ってより効率よく、質の高い記事を制作するのがMCPなはず。この辺りはテツメモさんがすごいやり方をSkillsを有料購読者向けに配信されている。ぜひ彼のやり方を参照してみては。
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他にもいい方法があればぜひコメントください
🛝 多チャンネル展開は次回以降に
おそらくほとんどのニュースレター配信者にとっての課題は集客。その集客をMCPで解決する手段のひとつが多チャンネル展開。
私のClaude Codeは今、「みんなのニュースレターMCP」とBuffer MCPを繋げてこれを行っている。Bufferには私のXアカウントとThreadsアカウントがつながっている。なのでシームレスに過去のニュースレターコンテンツの収集からX投稿までがコマンド１発で可能になっている。
ただこのやり方はたくさんあって、まだまだみなさんに共有できるほどにはなっていない。
なのでもっとノウハウを高めてみなさんと共有するつもり。とにかく多チャンネル展開の前に本丸であるニュースレターのコンテンツがウケていないとチャネル展開が無価値になる。
なのでまずは数字による分析でコンテンツ改善に取り組むのが順序だろう。
🚀 AIを使えばひとりでも巨大メディアに対峙できる時代
DXはデジタル技術でビジネスを根本から変革することだった。そこから発展して最近はAIXと呼ばれている。AI技術でビジネスそのものを変革すること、と。
3万人の社員を抱えた企業のビジネスモデルが、たった3人のAIスタートアップに根こそぎ持っていかれる。これが今、様々な業界で起きていること。
ニュースレターの世界でも同じことが起きる。
大手メディアはこれまで、何人ものスタッフを抱えて数字分析やら読者調査やらコンテンツ戦略の立案をやってきた。その作業に人件費を投じ、会議室を使い、時間をかけてきた。MCPを使えばそれがコマンド1発で終わる。
個人配信者が大手メディアと対等に戦える時代が来た、という話ではない。それ以上の話。
大手メディアはその組織の重さゆえに動きが遅い。意思決定に時間がかかり、変化に抵抗する力が働く。あなたには組織の重さがない。AIを使いこなす意志さえあれば、分析から実行まで今日にでも動ける。
あなたのニュースレターはすでに大手メディアに対峙するための材料を手にしている。MCPを通じてAIはあなたの購読者データを読み、コンテンツの強みと弱みを診断し、次の一手を提案してくれる。かつては専門チームが何週間もかけてやっていたことが、個人の手の中に収まっている。
あとはそれをあなたがどう使うか、だけ。
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